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Flink TaskSlot，算子鏈和并行度
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用戶通過(guò)算子能將一個(gè)或多個(gè) DataStream 轉(zhuǎn)換成新的 DataStream，在應(yīng)用程序中可以將多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換算子合并成一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)流拓?fù)洹?這部分內(nèi)容將描述 Flink DataStream API 中基本的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 API，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后各種數(shù)據(jù)分區(qū)方式，以及算子的鏈接策略。 1. Map ： 輸入一個(gè)元素同時(shí)輸
注： 本文只涉及DataStream 原因：隨著大數(shù)據(jù)和流式計(jì)算需求的增長(zhǎng)，處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流變得越來(lái)越重要。因此，DataStream由于其處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的特性和能力，逐漸替代了DataSet成為了主流的數(shù)據(jù)處理方式。 目錄 DataStream API （基礎(chǔ)篇） 前摘： 一、執(zhí)行環(huán)境 1. 創(chuàng)建執(zhí)行環(huán)境 2. 執(zhí)
一步一個(gè)腳印，一天一道面試題 該文章有較多引用文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/572170629?utm_id=0 并行度 Parallelism 概念作用 并行度是作用于 算子 的單位。Flink 的每個(gè)算子都可以單獨(dú)設(shè)置并行度。一般來(lái)說(shuō)，并行度越大，處理能力越大，處理的就越快。 Slot 概念作用 Slot 是 Flink
一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說(shuō)明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語(yǔ)、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、
目錄 1.背景 2.coGroup算子源碼分析 2.1完整的coGroup算子調(diào)用流程 2.2coGroup方法入口 2.3?CoGroupedStreams對(duì)象分析 2.4WithWindow內(nèi)部類(lèi)分析 2.5CoGroupWindowFunction函數(shù)分析 3.修改源碼支持獲取遲到數(shù)據(jù)測(cè)輸出流 3.1復(fù)制CoGroupedStreams 3.2新增WithWindow.sideOutputLateData方法 3.3新增WithWindow構(gòu)造方法 3
一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說(shuō)明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語(yǔ)、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、
數(shù)據(jù)源讀入數(shù)據(jù)之后，我們就可以使用各種轉(zhuǎn)換算子，將一個(gè)或多個(gè) DataStream 轉(zhuǎn)換為新的 DataStream。 map 是大家非常熟悉的大數(shù)據(jù)操作算子，主要用于將數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成新的數(shù)據(jù)流。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是一個(gè) “一 一映射”，消費(fèi)一個(gè)元素就產(chǎn)出一個(gè)元素 。 我們只
Flink是一種一站式處理的框架，既可以進(jìn)行批處理（DataSet），也可以進(jìn)行流處理（DataStream） 將Flink的算子分為兩大類(lèi)：DataSet 和 DataStream 1.1 fromCollection 從本地集合讀取數(shù)據(jù) 1.2 readTextFile 從文件中讀取 1.3 readTextFile 遍歷目錄 對(duì)一個(gè)文件目錄內(nèi)的所有文件，包括所有子目錄中的
![[flink 實(shí)時(shí)流基礎(chǔ)]源算子和轉(zhuǎn)換算子](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/04/847286-1.png)
Flink可以從各種來(lái)源獲取數(shù)據(jù)，然后構(gòu)建DataStream進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理。一般將數(shù)據(jù)的輸入來(lái)源稱為數(shù)據(jù)源（data source），而讀取數(shù)據(jù)的算子就是源算子（source operator）。所以，source就是我們整個(gè)處理程序的輸入端。 在Flink1.12以前，舊的添加source的方式，是調(diào)用執(zhí)行環(huán)境的addSource()方
學(xué)習(xí)文檔：《Flink 官方文檔 - DataStream API - 算子 - 窗口》 學(xué)習(xí)筆記如下： 窗口（Window）：窗口是處理無(wú)界流的關(guān)鍵所在。窗口可以將數(shù)據(jù)流裝入大小有限的 “桶” 中，再對(duì)每個(gè) “桶” 加以處理。 Keyed Windows 在 Keyed Windows 上使用窗口時(shí)，要調(diào)用 keyBy(...) 而后再調(diào)用 window(..
